Apache Beam中的FlatMap和Map 在Apache Beam中,FlatMap和Map是两种常用的转换操作。这两种操作可以应用于数据集合中的每个元素,并将其转换为另一个数据集合。 FlatMap操作是一种一对多的操作,它将一个元素映射为零
创始人
2024-09-03 15:02:16
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下面是一个使用FlatMap和Map操作的Apache Beam代码示例:

import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.TextIO;
import org.apache.beam.sdk.transforms.FlatMapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.SimpleFunction;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptors;

public class FlatMapAndMapExample {
  public static void main(String[] args) {
    Pipeline pipeline = Pipeline.create();

    // 读取文本文件
    PCollection lines = pipeline.apply(TextIO.read().from("input.txt"));

    // 使用FlatMap操作将每行文本拆分为单词列表
    PCollection words = lines.apply(
        FlatMapElements.into(TypeDescriptors.strings())
            .via((String line) -> Arrays.asList(line.split(" "))));

    // 使用Map操作将每个单词转换为小写形式
    PCollection lowercaseWords = words.apply(
        MapElements.into(TypeDescriptors.strings())
            .via((String word) -> word.toLowerCase()));

    // 输出结果
    lowercaseWords.apply(TextIO.write().to("output.txt").withoutSharding());

    // 运行Pipeline
    pipeline.run();
  }
}

上述代码从一个文本文件中读取每行文本,并使用FlatMap操作将每行文本拆分为单词列表。然后,使用Map操作将每个单词转换为小写形式。最后,将结果写入到另一个文本文件中。

请注意,上述代码仅为示例,具体的实现可能因具体需求而有所不同。

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